基于扩散模型与语义图引导的无线胶囊内镜图像合成
图像与视频处理
2023-11-13 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
无线胶囊内镜（WCE）是一种可视化胃肠道（GI）的非侵入性方法，对诊断胃肠道疾病至关重要。然而，解读 WCE 结果可能耗时且令人疲倦。现有研究已采用深度神经网络（DNNs）进行胃肠道病变自动检测，但由于隐私问题，获取充足的训练样本仍具挑战。公共 WCE 数据库缺乏多样性与数量。为此，我们提出一种利用生成模型（具体而言为扩散模型（DM））生成多样 WCE 图像的新方法。我们的模型融合了由可视化量表（VS）引擎生成的语义图，增强了生成图像的可控性与多样性。我们通过视觉检查与视觉图灵测试评估该方法，证明其能生成逼真且多样的 WCE 图像。
引用
@article{arxiv.2311.05889,
title = {Semantic Map Guided Synthesis of Wireless Capsule Endoscopy Images using Diffusion Models},
author = {Haejin Lee and Jeongwoo Ju and Jonghyuck Lee and Yeoun Joo Lee and Heechul Jung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.05889},
year = {2023}
}